基于在线评论挖掘的网络购物混合推荐模型及策略研究

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3、人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文．的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：２＾／辟＾＾月／日＾■分类号：C931.6密级：公开UDC：005编号：10299B131007JIANGSUUNIVERSITY博士学位论文DOCTORALDISSERTATION论文题目：基于在线评论挖掘的网络购物混合推荐模型及策略研究学科专业：管理科学与工程作者姓名：李金海指导教师：何有世教授答辩日期：2016年6月ClassifiedIndex:C931

4、.6UDC:005Ph.D.DissertationStudyofHybridRecommendationModelandStrategyoftheOnlineShoppingBasedonOnlineReviewsMiningByLiJinhaiMajor:ManagementScienceandEngineeringSupervisor:Prof.HeYoushiSchoolofManagementJiangsuUniversityJune,2016江苏大学博士学位论文摘要随着web2.0的快速发展，网络数据几何增长，快速、准确获取用户需求信息

5、成为相关企业和客户的迫切需要，各种各样的产品推荐系统应运而生。传统推荐系统大多是以产品为中心，以用户评分为数据源，系统性能依赖于用户偏好模型的质量，但用户的偏好信息很难以简单的评分来全面表征。因此，推荐系统常出现冷启动、数据稀疏性等问题。为了解决这些难题。本文提出以在线评论为基础数据源，在对传统网络购物推荐系统以及在线评论挖掘相关理论、技术、方法等进行梳理、分析的基础上：首先，作为网络口碑的主要传播形式，在线评论在已有文献的研究中大都先验地被当作外生变量来处理，并将两者间的动态相互关系简单的看成静态单方向作用。本文在动态内生性假说的视角下，引入在线

6、评论各属性变量外的可测量的控制变量与难以观测或度量的哑变量，研究消费者基于在线评论的产品网络口碑感知问题。在动态面板数据模型中，通过控制变量与哑变量控制住内生性的影响后发现：（1）在静态分析框架下，在线评论与网络口碑感知之间是相互影响的，哑变量会对网络口碑感知与在线评论之间同时产生影响；（2）在动态分析框架下，在线评论与网络口碑感知之间存在一定的跨期作用，但滞后期并不确定，并且负面在线评论的比例与网络口碑感知之间并没有本文预期的反馈效应，这说明，二者的跨期动态作用并不是相互的而是单方向的。通过分析网络口碑感知的影响因素，确定在线评论的各属性对消费者

7、网络口碑感知的不同影响，识别关键因素，为在线评论信息的差异化挖掘提供依据。其次，在以上分析的基础上，重点研究了在线评论的挖掘，包括在线评论数据源的挖掘以及在线评论信息的挖掘两部分。不同于以往的在线评论分析数据直接取自网络购物平台或专业点评网站，本研究将整个互联网作为在线评论的数据源，并从中挖掘可靠的数据源。通过将研究分解成三个子任务，对网络数据从运用改进的PageRank剔除作弊网页开始；再运用改进的TC-PageRank提炼与产品主题高度相关并包含大量在线评论数据的网页集；到运用改进的HITS确定在线评论分析数据来源的权威网页集结束。而对于在线评

8、论信息的挖掘研究，在线评论作为潜在消费者网购的重要参考依据，挖掘其有价值的信息是有效利用的关键。针对网购平台的设计原则以及